现代医学细胞显微图像分割改进算法.pdf
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现代医学细胞显微图像分割改进算法.pdf
计算机与现代化年第期总第期文章编号:
基于改进SLIC算法的细胞图像分割方法.pdf
本发明新型涉及细胞图像分割领域;本发明在图像分割前进行预处理操作,通过高斯滤波、图像增强等预处理方法,平滑图像,凸显局部细节,便于后续图像分割。针对分割宫颈细胞图像易出现过分割、欠分割的问题,本发明先使用经典的图像分割方法获取目标区域细胞核轮廓,再采用精确分割方法获得精确的细胞核边界。通过对各种分割方法的比较研究,我们选取了分水岭算法与简单线性迭代算法(SLIC)结合的分割方法,SILC分割算法比较适合于边界模糊和拓扑结构复杂的图像分割,在细胞图像分割中能取得很好的效果,有助于获取精确的细胞核轮廓。
视网膜细胞显微图像分割与计数方法.pdf
本发明公开了一种视网膜细胞显微图像分割与计数方法,其特征是,包括如下步骤:首先对图像预处理,然后使用AdaBoost分类器对细胞连通区域进行形状分类判断是否需要分割,之后对细胞进行瓶颈点检测,并使用加速迪杰斯特拉算法连接分割点完成分割,最后将分割获得的新的细胞连通区域重新放入AdaBoost分类器进行形状分类,判断是否需要继续分割。本发明所达到的有益效果:利用阈值滤波、数字形态学操作中计算量小、运算简单、运行效率高等优点;同时结合细胞形状分类、边缘轮廓瓶颈点检测的方法以及加速迪杰斯特拉算法,对重叠、粘连细
图像阈值分割的Tent映射改进蜂群算法.pdf
本发明的目的在于提供图像阈值分割的Tent映射改进蜂群算法,采用Tent映射对算法的个体进行初始化;利用Tent映射将初始值均匀分布在解空间;在各蜜源附近采用标准的人工蜂群算法搜索新蜜源;更新新蜜源位置,若该位置优于原蜜源位置,则保留新蜜源位置;否则保留原蜜源位置;按照轮盘赌的选择概率,针对跟随蜂按照步骤3方法更新新蜜源位置,若该位置优于原蜜源位置,则保留新蜜源位置;否则保留原蜜源位置;针对引领蜂和跟随蜂,更新其最优解;若最优解达到了限定的个数,则重新生成该蜜源个体;若迭代次数小于预设的迭代次数,转至步骤
医学图像分割算法的研究与改进的任务书.docx
医学图像分割算法的研究与改进的任务书任务书一、任务背景随着现代医学技术的不断发展,医学图像处理和分析技术发挥着越来越重要的作用。医学图像分割是医学图像处理中的一个非常重要的步骤,它旨在将医学图像中的目标区域从周围背景中分离出来,适用于众多医学诊断和治疗任务。例如,骨科,心血管病学,肺和乳房癌等领域常用到影像分割来提取区域内的信息,从而帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案。但是,由于医学图像的复杂性和多样性,图像分割依然是一个挑战性的问题。因此,研究和改进医学图像分割算法是非常有意义的。二、任务目标本任务的研